隨著全球影視產業逐步走向工業化、規模化和產業化，我們陸續看到《阿麗塔：戰斗天使》、《盜夢空間》、《流浪地球》、《阿凡達》、《復仇者聯盟》等科幻電影因震撼的視聽感受、新穎的電影題材獲得票房、口碑雙收。

現今特效技術已被廣泛應用于各類電影動畫中，工業光魔、Weta 等世界頂級視覺特效公司及大型影視制作團隊，都已嘗試使用計算機圖形圖像技術（CGI）輔助制作一些高呈現難度的數字特效。CGI 讓影視特效創作得到技術保障，讓有視野與高度的藝術創作可以盡情發揮，也讓各類本身具有新穎主題和宏大世界觀的影視作品或游戲的美學屬性得到更大程度的表達與傳遞。

「指環王 2：雙塔奇兵」最后圣盔谷之戰甘道夫率洛汗援軍沖下大斜坡與獸人士兵正面交鋒場面

數字特效的發展史可以看作是電影制作的技術發展史，在電影剛剛出現的那幾年，任何的視覺效果都是局限在相機內完成的工作，例如替換鏡頭，或簡單的幀分割技術。1896 年，法國著名魔術師及電影制片人、數字特效鼻祖、科幻電影先驅喬治·梅里埃偶然發明了一種電影特效技術——停機再拍，仿佛可以通過控制攝像機來操控并改造畫面中的「現實」。隨后其創造的兩部畫面光怪陸離、劇情近乎夢幻的電影——「月球旅行記」與「奇幻旅程」，也作為科幻電影的坐標原點，開啟了人類對超現實主題電影與特效制作的無盡想象。

「月球旅行記」電影宣傳封面圖

進入 50 年代后，隨著計算機技術的發展，特效的制作也開始借助計算機圖形學的知識，用電腦來生成圖像（CGI），這種技術到 70 年代后逐漸成熟，出現了像《星球大戰》這樣的經典特效電影。1985 年，迪士尼公司創造了第一個使用電腦繪制的動畫角色——年輕的夏洛克·霍姆斯的彩色玻璃人。

20 年之后，《指環王》和《阿凡達》的成功掀起了一場技術革命，數字虛擬角色的制作在電影當中開始靠動作捕捉技術來制作。隨著計算機技術的不斷發展，特效的制作開始走向數字化，從傳統的機內特效，特效化妝，光學洗印等物理特效手段發展至到現在的數字合成、數字繪景、流體動力學等電腦生成圖像。同時，隨著數據分析、計算機視覺、機器學習和深度學習等數據智能技術的不斷應用，提升了數字特效的自動化處理和分析的水平，賦予了數字特效更多的智能化屬性，進一步減輕了特效工作人員繁瑣的工作，降低了人力成本和時間成本。

《阿凡達》實地拍攝場面與虛擬攝像機實時預覽畫面對比

機器之心希望通過本報告《世界頂級電影特效公司都在讓 AI「接管」特效制作——數字特效中人工智能技術的應用現狀及趨勢展望》，介紹現有機器學習算法在數字特效中的應用現狀、未來技術發展及落地應用趨勢，幫助做機器學習、影視制作等相關的特效制作人員、特效團隊、視效總監、電影導演，尋找機器學習技術應用的可行性，以及為新型影視的制作策略和特效技術開發提供參考。

全球影視產業逐步走向工業化、規模化和產業化。數字特效制作高人力成本、低生產效率的問題使得越來越多的特效工作者和特效技術開發團隊開始重視人工智能技術的應用。在不斷研究與實踐中發現，計算機圖形圖像技術的應用可對視聽素材進行更高效率的剪輯、處理及合成。

現今工業光魔、Weta等世界頂級視覺特效公司及大型影視制作團隊，都已開始使用機器學習算法等人工智能技術輔助制作一些高呈現難度的數字特效，增加了影視作品的視覺表達方式及效果。但同時人工智能技術的應用也有相當大的局限性，例如特效算法模型參數需要大量實踐調試、人工智能虛擬角色行為無法預測、鏡頭捕捉到的動作隨機性強造成特效動作失真或僵硬等問題。但隨著新興視聽技術、數據科學和新一代信息技術的不斷發展及融合應用，我們有理由相信數字特效產業將實現更快速的智能化發展。

作者| 申一帆、樊曉芳

文章來自中國影視視效社群會員，歡迎大家點擊閱讀原文，加入社群與全國視效從業者一起交流成長！

一、數字特效定義及制作流程

1. 數字特效的基本概念

數字特效又稱數字特技，指利用計算機圖形圖像技術制作虛擬視頻效果的影視編輯技術，包括前期的電影構圖、角色設計和制作中期的虛擬場景氣氛渲染以及后期處理等。數字特效被廣泛應用于電影特效、動畫制作、室內設計、醫療影像建模、工業仿真等領域。

在電影生產過程中，常會遇到一些拍攝難度高、成本費用、危險性非常大以及難于在現實生活中拍攝到的鏡頭。在傳統的電影特技中，特效的制作更傾向于用特技攝影、微縮模型攝影、電子模型特技、合成特技、特技化妝等方式來解決這些問題。在計算機介入到電影特技領域后，電影特技的后期制作能力大大增強，數字電影特效所包含的內容也更加廣泛和深入。

2. 數字特效的制作流程

3.數字特效的分類

特效從影視制作的應用過程和技法上可以分為兩部分，即前期拍攝使用的變速等特殊效果的特效和需要軟件進行大量后期處理的后期特效。

二、數字特效產業及市場現狀

1.數字特效產業市場規模

數字特效常被用于各類動畫、科幻主題影視作品中，也逐步被應用于生成更多創意題材的短視頻內容。2018年全球電影票房排名前十的影片中，特效片占比90%，總票房達100億。在短視頻領域，目前國內主要短視頻平臺如快手、抖音、美拍，都新增了濾鏡特效等功能，降低用戶制作更具表現力及更多樣表現形式的內容的門檻，激發用戶創作想象力。

2.數字特效產業現狀

特效行業具有勞動力密集與資金密集的特點，人力、軟件、硬件成本分別占據60%、10%-20%、20%-30%。從國外的特效行業來看，美國特效行業受到全球化沖擊，行業準入門檻變低，特效公司議價能力變弱。韓國特效行業在政府的扶持下強盛，走向國際化，向中國市場發展，但由于團隊規模小，進入美國市場較難。中國本土特效公司受益于中國影視產業進入精品內容驅動增長、內容生產工業化的行業紅利開始崛起，但與美國電影特效制作水平仍有差距。

3.人工智能在數字特效制作中的應用優勢

機器學習和深度學習算法在動畫建模、渲染、視聽素材編輯合成等特效制作環節的應用，大幅增加了自動化操作比例，加速視覺特效制作周期，在節約人力物力的同時，增加特效藝術性。

三、人工智能技術在數字特效制作中的應用

四、使用人工智能技術制作數字特效的代表案例

1.《復仇者聯盟3》使用新的機器學習算法來推進人物角色面部表情捕捉過程：Digital Domain使用基于機器學習進行面部捕捉的新方法，采集演員細致的面部掃描、跟蹤的數據，制作「滅霸」角色的表情，讓虛擬CG角色的表情特效可以更逼真反應角色細微的心理變化。

2. Weta公司使用基于深度學習算法的工具推算阿麗塔面部肌肉的運動數據，繪制皮膚毛孔的細節：Weta在制作「阿麗塔」女主角CG形象時，使用了兩種基于深度學習的方法。一種是人臉跟蹤器使用深度學習，當由于拍攝原因臉部一部分被遮擋時，輸入面部運動的信息作為訓練數據，系統可以推算出一組可行的標記點。另一種用于制作阿麗塔皮膚，通過訓練數據產生正確尺寸和方向的皮膚和毛孔。

3.《至愛梵高》借助風格遷移算法制作具備梵高作品繪畫要素畫面風格的《梵高之眼》動畫影片：電影制作首先對原視頻進行單幀化處理，然后借助Caffe人工智能網絡及模型，利用風格遷移算法進行《梵高之眼》視頻幀的分類鏡頭進行風格遷移制作動畫。

4.《指環王:護戒使者》 使用群體模擬系統制作大規模群體數字士兵及萬人打斗場面：電影中大規模的群體數字士兵是由 Massive「虛擬環境群體模擬系統」制作出來的，可以實現數十萬個數字人之間真實的互動對抗，讓不同的個體在特征與動作上產生千變萬化的差異。

五、人工智能技術在數字特效制作中應用的局限性

1. 特效算法模型參數的確定需要大量實踐調試。

2. 使用神經網絡的動作捕捉技術生成的捕捉效果的隨機性強，生成的動作效果失真或僵硬。

3. 專用特效算法開發較難，對特效制作團隊專業性要求較高。

4. 特效算法應用對計算資源等環境因素要求較高。

5. 算法生成的虛擬角色的行為無法預測，可能與預設劇情相悖。

6. 神經網絡模型的建立需要大量無偏差但又能代表系統特性的數據，如何生成合理數據是神經網絡能否能準確代表真實系統的一個重要決定因素；缺少特效素材數據集。

六、數字特效產業智能化發展與人工智能技術應用趨勢

產業智能化發展

1. 新興視聽技術與智能科學及新一代信息技術的融合應用驅動電影視覺表達多元化創新發展。

2. 電影大數據的應用推動電影攝制工藝和產業服務模式的優化升級。

3. 使用云平臺進行數字特效協同制作及管理，提高工作流程及人力資源利用率。

技術應用

1. 機器學習算法應用于動作捕捉技術 ，提高人體肌肉動畫制作素材獲取效率及制作效果。

2. 使用機器學習算法驅動的代理人系統，可制作上萬人群的群集動畫效果，單個任務動作逼真化。

3. 使用機器學習和及計算機視覺工具進行畫面信息自動發提取及物體運動跟蹤。

特別鳴謝

江蘇原力電腦動畫制作有限公司

中國傳媒大學南廣學院 講師 夏聘婷

*本文為「智周」系列報告「核心版」，相應「深度版」的推出計劃將在后續公布，敬請大家關注。針對「電影、動畫、短視頻中AI特效制作」這一主題，有哪些方向或主題，你希望在報告深度版中讀到更詳細的闡述與分析，歡迎留言，這將成為我們制作報告深度版的重要參考。

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機器之心「智周」人工智能技術應用報告系列重點關注現有人工智能技術應用較成熟且應用潛力較大的正在進行智慧升級的傳統行業及場景，逐行業、逐場景為產業用戶高效而不失深度地呈現不同人工智能技術的產業落地現狀、企業案例、技術應用趨勢等。「智周」人工智能技術應用報告系列包含核心版及深度版兩個版本：

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深度版在核心版的基礎上，包含詳盡的行業或場景痛點分析、技術解讀、落地案例詳解及資料附錄等，以供有深度研究需求的使用者進行深入探究。

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文/機器之心產業研究 來源/影視工業網（ID：iloveCineHello）

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/0tE_V7LoAduQigc9pQFLsQ